クラウドネクスト Googleのクラウド事業は前四半期、年間ランレート36億ドルを達成したと、2024年前のXNUMX倍以上に達したと、火曜日にラスベガスで開催されたGoogle Cloud Next XNUMXカンファレンスでAlphabetの最高経営責任者（CEO）サンダー・ピチャイ氏が発表した。
これは AWS と Microsoft Azure が生み出す年間収益の約 3 分の 1 ですが、決して重要ではありません。
「Google Cloud が大きな進歩を示している理由をいくつか紹介したいと思います」とピチャイ氏は述べました。 「1つはAIへの多額の投資です。私たちは、AI が当社を含むあらゆる業界と企業を変革することを以前から知っていました。」
AI ソフトウェアは、高価な GPU インフラストラクチャを優先するため、クラウド サービス プロバイダーに多くのビジネスを生み出すでしょう。それが、Googleとそのクラウドライバルがこの件について黙らない理由だ。しかし、それは潜在的に役立つものでもあります。
「現在、Google AI は 100,000 分間で XNUMX 行のコードをスキャンしてバグを見つけて修正できます」と検索大手は紹介ビデオで宣言しました。ネタバレ: ソフトウェアにはまだバグがあります。
「今日、AI は生活を改善し、あなたと同じように仕事を理解します」とビデオの音声は続きましたが、誤った情報、幻覚、エネルギーや水などの資源の使用、他人の知的著作物を取得し、許可なく営利目的で転用すること、偏見などの問題が挙げられます。
しかし、それはGoogle幹部が望んでいたことではない 話をします。 Google Cloud の CEO であるトーマス クリアン氏は、AI を葬り去るために来たのではなく、賞賛するためにやって来ました。
「今日は、大手企業が業務を変革し、クラウドへの新しい方法であるデジタルと AI のリーダーになるのを Google がどのように支援しているかに焦点を当てます」とクリアン氏は宣言しました。
その目的に向けて、Google は多くの製品やサービスを考案し、Google Cloud および隣接するビジネス ユニットを通じて提供しています。
次世代生成AI
クリアン氏は、チョコレートファクトリーの最大の発表は生成AIに関係していると語った。 「顧客は、質問に答えたり、AI の予測を行ったりするのに役立つ生成型 AI の実験からすぐに離れ、現在は生成型 AI エージェントを構築しています」と彼は説明しました。 「エージェントは、特定の目標の達成を支援するために行動を起こすインテリジェントな存在です。」
例として、オンライン買い物客が希望のドレスを見つけるのをエージェントが支援するシナリオを挙げた。その後、その可能性はステージ上で実証され、e コマースのショッピング検索ボックスに YouTube ビデオの URL と、ビデオ内でキーボード奏者が着ているようなシャツを探すリクエストが入力されました。案の定、AI ボットは、送信されたビデオをスキャンし、キーボード奏者のシャツを特定し、ショッピング サイトの在庫から一致するものを検索できることが証明されました。
「エージェントは、会話、推論、学習、意思決定をしながら、マルチモーダルな情報を同時に処理します」とクリアン氏は述べています。 「エージェントは他のエージェントや人間とつながることができ、各人がコンピューティング デバイスや Web 自体とやり取りする方法が変わります。」
このようなサービスを提供するのに企業がどれくらいの費用がかかるかは想像に任せられていました。
ゴールドマン・サックスCEOのデビッド・サリバン氏はビデオ証言に出演し、金融会社がAIの活用方法をどのように見出しているかを強調した。 「実験のいくつかの分野ではすでに期待の兆しが見えており、私たちはそれについて非常に楽観的です」と彼は熱心に語った。
「支援コーディング用の生成 AI ツールは、開発者の効率と生産性を 40% も向上させることができるという証拠があります」とサリバン氏は続けました。 「そして私たちは、公開書類を要約したり、企業声明からセンチメントやシグナルを抽出したり、収益報告書などの情報を収集して解釈したりするために、AI を使用するさまざまな方法を模索しています。」
これは、AI のアドバイスを完全に信頼できるかどうかはまだよくわかっていないことを意味します。
キットの準備
製品とサービスに関しては、マウンテン ビューの機械学習、システム、クラウド AI チーム担当副社長である Amin Vahdat 氏が、Nvidia H5 を搭載した A3 Mega VM はもちろん、Cloud TPU v100p の一般提供など、Google Cloud のハードウェアについて語りました。 Tensor コア GPU。
Vahdat 氏は、AI 推論とワークロードの処理に最適化されたプレビュー ブロック ストレージ サービスである HyperDisk ML についても言及しました。 「一般的な代替手段と比較して、モデルの読み込み時間を最大 11.9 倍高速化し、競合他社と比較して、ボリュームあたりのスループットが 100 倍以上向上します」と同氏は述べています。
さらに、GCP の Cloud Storage FUSE と Parallelstore には、顧客の TPU または GPU の近くにデータを保存することでトレーニングを高速化する新しいキャッシュ機能が追加されました。
Vahdat 氏は、大規模な言語モデルに対して 2025 ドルあたりのパフォーマンスを向上させる最適化された推論エンジンである JetStream などのオープン ソフトウェア オプションも強調しました。さらに、Google Cloud は、200 年初頭に Nvidia の Grace Blackwell チップ、HGX B200 および GB72 NVLXNUMX を提供する予定です。
おそらくハードウェア面での最大のニュースは、Google Cloud に Axion と呼ばれる ARM ベースの CPU が搭載されたことです。 Google は、同等の x50 ベースのコンピューティング インスタンスよりもパフォーマンスが 60% 向上し、エネルギー効率が 86% 向上すると主張しています。さらに、N4 および C4 VM、およびベアメタル C3 マシンも存在します。
Google のエンタープライズ AI プラットフォームである Vertex AI は、パブリック プレビューの Gemini 1.5 Pro、Imagen 2.0 ファミリの画像生成モデル、 コードジェマ ソフトウェアアシスタント。
事実確認
Googleはまた、自社のモデルが単なるでっちあげになりにくいものにしようとしている。
「Gen AI サービスでは応答の精度が非常に重要であるため、現在パブリック プレビュー中の Google 検索で応答を直接接地する機能など、Vertex AI の接地機能を拡張しています。 Vertex AI ユーザーは、モデル応答の精度を大幅に向上させる新鮮で高品質な情報にアクセスできるようになりました」と Vahdat 氏は添付資料で説明しています。 ステートメント.
そうです - Google 検索、 Web スパムとアフィリエイト マーケティングの磁石 [PDF] は、幻覚を起こしやすい AI モデルのリアリティ チェックとして機能します。生きていてなんて素晴らしい時代だろう。
Google Workspace も AI の強化を免れませんでした。 6 月には、AI 支援ビデオを作成できる Google Vids アプリがスイートに追加されます。
「Vids は、ビデオ、執筆、制作、編集のアシスタントがすべて 1 つになったものです」と、Google Workspace のゼネラル マネージャー兼副社長の Aparna Pappu 氏は次のように説明しています。 説明者。 「簡単に編集できるストーリーボードを生成でき、スタイルを選択すると、ストック ビデオ、画像、BGM から提案されたシーンを組み合わせて最初のドラフトが作成されます。」
Google Meet にはプレビューとして AI によるメモ作成機能が搭載されており、10 月には機械学習による翻訳機能も搭載される予定です。今年後半には、Google Chat に AI 翻訳と要約機能が追加される予定です。これは、新しい AI Meetings and Messaging アドオンを通じて、ユーザーあたり月額 XNUMX ドルで利用できます。
ああ、IT チームが Google ドライブ内の機密ファイルをスキャンし、自動的に分類して保護できるようにする AI セキュリティ アドオンが必要な場合は、ユーザーあたり月額 10 ドル追加されます。
Garter 副社長の Chirag Dekate 氏は、「私たちは、企業が Gen AI と AI についての構想から、将来の AI 工場の実装へと進化する、ある種の転換点にいます」と述べました。 登録。 「企業が行うすべてのこと、そして価値創造の旅に参加するすべての人が、AI の生産性向上によって強化されるでしょう。」
デカート氏は、AI ハイパーコンピューター（Google の AI スタックを表す用語）が競合他社との差別化点であると考えています。 「ワークフローの一部は TPU の恩恵を受け、その他の部分は GPU と CPU の恩恵を受けるため、ここではワークロードの最適化された部分が重要です」と彼は説明しました。
「AI ハイパーコンピューターは、AI ネイティブ クラウド エクスペリエンスを強化するために必要な、ワークロードに最適化されたコンピューティング機能へのパフォーマンスが最適化されたアクセスを可能にします。ここでの Google の差別化は、目的に合わせて設計された AI ハードウェアにおける数十年にわたる革新です。」
さらにその上では、Dekate 氏は、Google がさまざまな自社製およびサードパーティのモデル、Vertex AI プラットフォーム、および AI Ready Data 基盤 (Big Query、Looker、AlloyDB) を使用することに価値があると考えています。
「すべてを実現するのは、中核となる AI エージェント フレームワークです」と Dekate 氏は言います。 「AI エージェントは、企業が上記のすべてを企業の真実に基づいて構築し、企業データと実行コンテキストで AI と Gen AI を実現できるようにするという点で非常に重要です。」 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/09/google_cloud_next_ai/
